5.2 考察
た， 角度が 0° の時でも 正し い対応関係の比率が 100%ではな いのは， 判定の幅を 広く し て ある ために， nallが間違っ た位置を 検出し て し ま っ たためである ．
同一性判定距離が0.2の時は-30° から 30° の間であれば画像から 文字を 認識する こ と が わかっ た． こ ち ら は， 判定の幅を 狭く し て ある ので， 認識率が100%になる 角度が出て き た．
さ ら に ， 画像の方に SIFT 特徴を と る こ と がな かっ た ． し かし SIFTが指し 示す線が同一 性判定距離が 0.3に 比べかな り 少な く な っ て し ま っ た ． 正し い対応関係の比率が高く て も ， nallが少な いので， 文字を 認識し て いる と は考え にく い．
第 6 章
おわり に
本研究では， SIFTを 利用し 画像中から の文字抽出を 行っ た． さ ら に， 同一性判定距離を 変化さ せ， 画像を y 軸上に 回転さ せる こ と でど の角度ま で文字を 抽出可能かの実験を 行っ た． 結果は， 同一性判定距離が 0.3の場合は， -50° から 45° ま での間は認識可能である こ と が分かっ た． 同一性判定距離が 0.2の場合は， -40° から 30° ま での間が認識可能である こ と が分かっ た．
今後の展望と し て ， 今回の実験では同じ フ ォ ン ト を 利用し て 文字抽出を 行っ た ので， 異 な っ たフ ォ ン ト でも 抽出でき る よ う にする ． 異な っ たフ ォ ン ト だと SIFT特徴が違っ て し ま う ので， 一致し な いので同一性判定距離を 変化さ せて みて 抽出でき る か試し たい． ま た， 人 間の目では± 70° く ら いま では認識でき る のに， SIFT特徴では認識し ないので， 認識率の 向上を 計り たい． さ ら に， 今回の画像の奥行き 方向への 3次元的な回転で文字を 認識可能に な っ た ら ， Google Street Viewの画像を 利用し ， イ ン タ ーネ ッ ト に 載っ て いな い店舗でも 名前を 入力する と ， Google Street Viewの画像中から 店舗の場所と 画像を 出せる よ う に し たい．
謝辞
本研究を 進める にあたり ， ご指導を いただいた高知工科大学情報システム 工学科吉田真一 講師に 心から 感謝致し ま す． 研究を 進める に あ た り ， 様々 な 観点から ご指摘を 頂き ま し た ． ま た研究以外にも ， 輪講の発表スラ イ ド の添削や飲み会でのお酒の飲み方な ど 様々 な 事を 教 え て いただき ま し た． 深く 感謝致し ま す．
本研究の副査を 引き 受け て 頂き ま し た高知工科大学情報システム 工学科岩田誠教授と 高知 工科大学情報シス テム 工学科福本昌弘教授に 深く 感謝致し ま す． 岩田教授に はお忙し い中，
梗概を 書く 際に色々 な ご指摘を 頂き ま し た． ま た， 研究室の方々 と 一緒に輪講し ， 自分の知 ら な い分野の事も 学ぶこ と ができ ま し た． 福本教授には， 研究室合同中間発表の際に有益な 助言を し て 頂き ま し た． ま た， お忙し い中梗概の添削を し て 頂き ま し た． 岩田教授と 福本教 授に深く 感謝致し ま す．
同研究室の橋詰翔健氏には， 研究室配属の時から 様々 な 事を 教え て 頂き ま し た． 配属当初 は， Free BSDの使い方が分から な いと こ ろ があり ， 使い方を 教え て 頂き ま し た． ま た， 輪 講の発表ス ラ イ ド を 添削な ど を し て 頂き ま し た． 感謝致し ま す． 同研究室の滝優基氏に は，
あま り PC詳し く な かっ た私に， 設定方法を 教え て いただいたり プロ グラ ミ ン グが出き る よ う に環境設定を し て いただき ま し た． 感謝致し ま す． 同研究室の豊田佑介氏には， よ く 飲み 会の幹事を し て いただき ま し た． 私は幹事を あま り し な いので， 場所の予約な ど の手際の良 さ に驚き ま し た． 感謝致し ま す． 同研究室の西岡孝晃氏には， LATEXの使い方を 忘れて い た私に環境設定や使い方を 教え て いただき ま し た． ま た， 出身が一緒だっ たので様々 な 話が でき て 楽し かっ たです． 感謝致し ま す． 同研究室の 3年生は， 飲み会の幹事やオープン キャ ン パスの準備な ど 様々 な 事を やっ て も ら いま し た． 感謝致し ま す． ま た， こ れから 就職活動 や論文と 大変忙し いと 思いま すが， 大学生活を 最後ま で楽し んでく ださ い．
ま た， こ の高知工科大学で過ごし た 4年間で御世話になっ たすべて の方々 に感謝を 申し 上 げま す．
謝辞
最後に ， 大学ま で進学さ せて いた だ いた 家族に は心から 感謝致し ま す． 就職活動の時に は， 地元の企業を 探し て いただいたり ， 喝を 入れて いただき やる 気を 出さ せて いただき ま し た． 深く 感謝致し ま す．
参考文献
[1] Y. Kusachi, A. Suzuki, N. Ito, and K. Arakawa, Kanji Recognition in scene im-ages without detection of textelds—robust against variation of viewpoint, contrast, andbackground texture—,” Proc. ICPR2004, 2004.
[2] 小林拓也, 岩村雅一， 黄瀬浩一： 局所特徴の位置関係を 用いた 情景画像中の文字認 識,2011.
[3] 藤吉弘亘： Gradientベースの特徴抽出-SIFTと HOG-．
[4] 都筑勇司,藤吉弘亘,金出武雄： SIFT 特徴量に 基づく Mean-Shift探索に よ る 特徴点 追跡
[5] 山下隆義,藤吉弘亘： 特定物体認識に有効な 特徴量
[6] 領 域 分 割 に 基 づ く SIFT 特 徴 を 用 い た 物 体 識 別, http://www.scribd.com/doc/33063124/14/SIFT%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%
82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0
付録 A
d=0.3 に設定し た時の結果
図A.1 d=0.3の角度-80°
図A.2 d=0.3の角度-75°
図A.3 d=0.3の角度-70°
図A.4 d=0.3の角度-65°
図A.5 d=0.3の角度-60°
図A.6 d=0.3の角度-55°
図A.7 d=0.3の角度-50°
図A.8 d=0.3の角度-45°
図A.9 d=0.3の角度-40°
図A.10 d=0.3の角度-35°
図A.11 d=0.3の角度-30°
図A.12 d=0.3の角度-25°
図A.13 d=0.3の角度-20°
図A.14 d=0.3の角度-15°
図A.15 d=0.3の角度-10°
図A.16 d=0.3の角度-5°
図A.17 d=0.3の角度0°
図A.18 d=0.3の角度5°
図A.19 d=0.3の角度10°
図A.20 d=0.3の角度15°
図A.21 d=0.3の角度20°
図A.22 d=0.3の角度25°
図A.23 d=0.3の角度30°
図A.24 d=0.3の角度35°
図A.25 d=0.3の角度40°
図A.26 d=0.3の角度45°
図A.27 d=0.3の角度50°
図A.28 d=0.3の角度55°
図A.29 d=0.3の角度60°
図A.30 d=0.3の角度65°
図A.31 d=0.3の角度70°
図A.32 d=0.3の角度75°
図A.33 d=0.3の角度80°
付録 B
d=0.2 に設定し た時の結果
図B.1 d=0.2の角度-80°
図B.2 d=0.2の角度-75°
図B.3 d=0.2の角度-70°
図B.4 d=0.2の角度-65°
図B.5 d=0.2の角度-60°
図B.6 d=0.2の角度-55°
図B.7 d=0.2の角度-50°
図B.8 d=0.2の角度-45°
図B.9 d=0.2の角度-40°
図B.10 d=0.2の角度-35°
図B.11 d=0.2の角度-30°
図B.12 d=0.2の角度-25°
図B.13 d=0.2の角度-20°
図B.14 d=0.2の角度-15°
図B.15 d=0.2の角度-10°
図B.16 d=0.2の角度-5°
図B.17 d=0.2の角度0°
図B.18 d=0.2の角度5°
図B.19 d=0.2の角度10°
図B.20 d=0.2の角度15°
図B.21 d=0.2の角度20°
図B.22 d=0.2の角度25°
図B.23 d=0.2の角度30°
図B.24 d=0.2の角度35°
図B.25 d=0.2の角度40°
図B.26 d=0.2の角度45°
図B.27 d=0.2の角度50°
図B.28 d=0.2の角度55°
図B.29 d=0.2の角度60°
図B.30 d=0.2の角度65°
図B.31 d=0.2の角度70°
図B.32 d=0.2の角度75°